相关性分析和GBDT组合的太阳辐射量预测算法

来源 :安徽大学学报:自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：kobe7751790

【摘要】

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为准确预测太阳辐射量,提高太阳能利用效率,提出一种相关性分析和梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,简称GBDT)组合的太阳辐射量预测算法.利用相关性分析选取

【作者】

：

杨琪王维庆王海云高敏

【机构】

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新疆大学电气工程学院,教育部可再生能源发电与并网控制工程技术研究中心,国网阿合奇县供电公司

【出处】

：

安徽大学学报:自然科学版

【发表日期】

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2020年3期

【关键词】

：

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(51667020),新疆维吾尔自治区重点实验室开放课题(2018D04005),教育部创新团队项目(IRT_16R63)

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为准确预测太阳辐射量,提高太阳能利用效率,提出一种相关性分析和梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,简称GBDT)组合的太阳辐射量预测算法.利用相关性分析选取预测算法的最优输入指标,使用数据矫正方法剔除粗大误差数据.将该文算法与传统算法的预测结果进行比较,结果表明该文组合预测算法具有更高的预测精度.

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